XRoute Research · 2026-05-10

Token 中转站市场调研报告

覆盖市场规模、竞争格局、成功率和落地路线。

介入判断 谨慎可做

避开低价中转，切 AI Gateway 与开发者入口。

推荐方向 企业网关

团队 Key、预算、日志和私有化更有壁垒。

成功率 30%-55%

有上游、技术、社群或企业客户时更可做。

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Token 中转站市场调研报告

报告日期：2026-05-10
研究对象：AI API 中转站、API Relay、LLM Gateway
适用目的：判断市场规模、潜力、竞争格局和介入成功率

1. 核心结论

Token 中转站不是没有机会，但“随便搭一个 New API/One API，然后靠低价充值获客”的窗口已经明显收窄。

现在能做成的中转站，核心不再是简单转发 API，而是以下几类能力之一：

  1. 强上游货源：稳定额度、低成本、可持续供应。
  2. 高稳定性：多上游路由、失败重试、限流、告警、状态页。
  3. 垂直场景入口：Claude Code、Codex、Cursor、Cline、RooCode、OpenCode、Windsurf 等 AI 编程工具。
  4. 企业服务：团队 Key 管理、预算控制、发票合同、私有化部署、日志脱敏。
  5. 信任品牌：透明计费、可验证、不跑路、不滥用不明来源额度。

综合判断：

介入方式12 个月做成可持续盈利的概率判断
复制普通低价 API 中转站10%-20%价格战严重，缺少壁垒
垂直做 Claude Code/Codex/AI 编程工具中转25%-40%仍有窗口，关键是稳定性和社群渠道
做企业团队 AI Gateway/私有化部署35%-55%客单价高，毛利好，但交付和销售要求高
做 BYOK 网关、观测、成本控制 SaaS25%-45%模式更干净，但国内市场需要教育
有真实上游折扣、官方渠道、云厂商资源40%-60%货源是核心护城河
黑灰低价、账号池、不明来源额度短期可能有流水，长期 5%-10%风险极高，不建议

如果从零开始，没有上游、没有技术运维、没有开发者社群，只是想搭站卖 token，成功率约 15%。 如果有开发者流量、稳定上游、客服能力，并聚焦 Claude Code/Codex 等 AI 编程场景，成功率可提升到 30%-40%。 如果能切入企业客户或正规渠道，做“中转站 + 企业 AI Gateway + 私有化部署”，成功率最高，可达到 40%-55%。

2. Token 中转站是什么

本文所说的 Token 中转站，主要指 AI 大模型 API 中转平台，而不是链上代币跨链或资金中转。

它的本质是三层生意：

层级核心能力用户价值
接入层统一接入 OpenAI、Anthropic、Google Gemini、DeepSeek、Qwen、Doubao、Grok 等模型一个 endpoint 调多个模型
账户与计费层用户充值、API Key 分发、按 token 扣费、额度管理、日志查询降低使用门槛，方便团队管理
稳定性与渠道层多上游、失败重试、负载均衡、国内访问优化、支付便利更稳定、更便宜、更易用

它和普通“聊天镜像站”不同：

类型主要卖点用户群
聊天镜像站网页聊天体验C 端用户、轻度用户
API Token 中转站API 调用能力、工具接入、开发集成开发者、小团队、AI 工具用户、企业
企业 AI Gateway治理、审计、合规、成本控制、私有部署企业、研发团队、平台团队

目前增长最快的不是普通聊天用户，而是 AI 编程工具带来的高频 token 消耗。Claude Code、Codex、Cursor、Cline、RooCode 等工具对 API 稳定性、上下文长度、并发、失败重试、余额透明度的要求更高，也更愿意为稳定付费。

3. 市场规模

3.1 宏观 AI API 市场

根据 Grand View Research 的估计，全球 AI API 市场：

年份市场规模
2024约 485 亿美元
2025约 632 亿美元
2030约 2469 亿美元

2025-2030 年复合增长率约 31.3%。

数据来源：Grand View Research, AI API Market Size & Trends https://www.grandviewresearch.com/industry-analysis/ai-api-market-report

注意：这是整个 AI API 市场，并不等于 Token 中转站收入。但它定义了中转站可以切入的上游需求池。

3.2 API Gateway 基础设施市场

根据 Global Growth Insights 的估计，全球 API Gateway 市场：

年份市场规模
2025约 52.1 亿美元
2035约 344.2 亿美元

2026-2035 年复合增长率约 20.8%。

数据来源：Global Growth Insights, API Gateway Market https://www.globalgrowthinsights.com/market-reports/api-gateway-market-116324

Token 中转站如果升级为 LLM Gateway，本质上会进入 API Gateway 与 AI infra 的交叉市场。

3.3 LLM API 聚合平台样本：OpenRouter

OpenRouter 是全球最重要的样本之一。其官网披露：

指标数值
Monthly tokens80T+
Users8M+
Active providers60+
Models400+

数据来源：OpenRouter 官网 https://openrouter.ai/

2025 年 WSJ 报道称，OpenRouter 融资 4000 万美元，估值约 5 亿美元，客户 5 月支出达到 800 万美元，并按照 usage 收取约 5% fee。

数据来源：WSJ, OpenRouter financing report https://www.wsj.com/articles/openrouter-a-marketplace-for-ai-models-raises-40-million-168073de

按这个样本估算：

指标粗略估算
月 GMV 800 万美元时年化 GMV约 9600 万美元
平台费 5% 对应年化收入约 480 万美元
若 token 量持续增长全球头部平台可进入亿美元级 GMV

因此，全球“统一 LLM API/模型路由/中转市场”的直接 GMV 已经至少是数亿美元级，未来 2-3 年有机会增长到十亿美元级。

3.4 中文中转站市场

中文市场没有权威统计，但可以从导航站与公开站点数量推断。

来源收录数量
TokenNav约 92 家
HowToken约 84 家

这些站点包括大中小不同规模，有些是稳定运营站，有些是短期站或低价站。中文市场的特点是：

  1. 长尾极多。
  2. 用户对价格高度敏感。
  3. 用户对 Claude Code、Codex、Cursor 等工具教程需求强。
  4. 支付、访问、客服是主要价值点。
  5. 信任问题严重，跑路、封号、余额清零等事件会影响用户决策。

粗略估算，中文 AI API 中转站整体可能是数千万到数亿元人民币年流水的长尾市场。但净利润、生命周期和合规风险差异很大。

4. 竞争格局

4.1 全球头部平台

平台定位特点
OpenRouter全球模型市场与统一 API模型多、供应商多、开发者生态强
Vercel AI Gateway面向 Vercel/前端开发者的 AI Gateway与 Vercel AI SDK、部署生态绑定
Cloudflare AI Gateway企业级 AI 请求代理、缓存、观测适合已有 Cloudflare 基础设施的团队
Portkey企业 AI Gateway路由、回退、观测、治理、guardrails
HeliconeLLM observability 与 gateway日志、成本、分析、缓存
LiteLLM Proxy开源/企业版 LLM Gateway支持大量模型、OpenAI 兼容、virtual keys

4.2 开源基础设施

很多中小 Token 中转站并不是从零开发，而是基于开源项目搭建。

项目特点备注
LiteLLM支持 100+ LLM providers、OpenAI 格式、virtual keys、spend tracking、load balancing、loggingGitHub 46k+ stars
One APILLM API 管理与分发，支持 OpenAI、Azure、Claude、Gemini、DeepSeek、豆包、通义、文心等中文生态常见底座
New API基于 One API 二开，增强计费、支付、负载均衡、数据看板、token 权限等Docker Hub 镜像 1M+ pulls
VoAPI 及其他二开项目更偏中转站商业化场景功能随项目分化

数据来源：

- LiteLLM GitHub：https://github.com/BerriAI/litellm - One API GitHub：https://github.com/songquanpeng/one-api - New API Docker Hub：https://hub.docker.com/r/calciumion/new-api

开源底座成熟后，技术门槛显著下降，竞争焦点转移到货源、风控、运维、品牌、客服与渠道。

4.3 中文中转站与长尾站点

中文市场常见类型：

类型代表特征优势劣势
低价充值站强调 1 元抵 1 美元、超低倍率获客快稳定性、来源、长期风险大
Claude Code/Codex 专站教程、配置、工具适配场景明确，用户消耗高依赖少数工具热度
大模型全家桶站OpenAI、Claude、Gemini、DeepSeek、Grok 等都接覆盖广运维复杂，差异化弱
团队/企业站支持团队额度、发票、私有部署客单价高销售和交付重
导航/测评站收录、测速、价格对比可做流量入口变现间接

公开可见的中文站点和导航中，常出现的品牌包括推理时代/Aihubmix、Zenmux、CCSub、PipeLLM、Pateway、GreatRouter、青栀AI、UnifyLLM、I Code Easy、AiYa、CodeAPI、BerryCode 等。

这些站点之间的差异往往不是技术，而是：

  1. 哪些模型更稳。
  2. Claude Code/Codex 是否好用。
  3. 是否经常掉线、超时、报 429。
  4. 价格是否透明。
  5. 余额和日志是否可信。
  6. 客服是否能解决配置问题。
  7. 是否有退款、跑路、封号历史。

5. 用户需求分析

5.1 核心需求

需求说明
国内访问便利某些海外 API 注册、付款、访问不方便
统一模型接口不想维护多套 SDK 和认证方式
支付便利人民币充值、微信/支付宝/USDT、余额管理
工具适配Claude Code、Codex、Cursor、Cline 等直接可用
成本优化自动切换便宜模型、缓存、按任务路由
稳定性上游失败自动重试、fallback、限流保护
团队治理多成员 key、额度分配、日志审计、预算告警
企业合规合同、发票、私有部署、日志脱敏、数据边界

5.2 用户分层

用户类型付费能力复购主要关注
普通聊天用户低低便宜、能用
个人开发者中中高工具适配、稳定、价格
AI 编程重度用户高高Claude Code/Codex 稳定性、长上下文、并发
小团队中高高团队额度、账单、可用性
企业客户高高合规、私有化、SLA、发票合同
薅羊毛/套利用户低或负价值低超低价、漏洞、赠金

最优先服务的用户不是普通 C 端聊天用户，而是个人开发者、AI 编程重度用户、小团队和企业研发团队。

6. 商业模式

模式收入来源毛利潜力难度评价
按量充值赚差价token 进销差价5%-30%中最普遍，但价格战严重
订阅套餐月费、包量取决于超卖率中高现金流好，但容易被重度用户打穿
企业私有化部署费、运维费、定制费40%-70%高最值得做，但交付重
BYOK 网关用户自带 key，平台收 SaaS 费高中高合规好，但国内用户教育成本高
开发工具垂直包Claude Code/Codex/Cursor 套餐中中当前增长快，适合切入
分销代理下级返佣、渠道折扣低到中低容易卷成灰色流量盘

最危险的是极低价倒卖。如果价格低到明显低于官方成本，用户会怀疑来源，上游封禁、跑路、亏损、余额清零的风险都会升高。

7. 成本结构

成本项占比说明
上游 API 成本最高官方价、渠道折扣、汇率决定毛利
支付成本中微信、支付宝、Stripe、USDT 等通道费用
服务器与带宽中低高并发流式输出会占连接数
风控损耗中高滥用、盗刷、退款、key 泄露、批量注册
客服成本中高中转站用户非常依赖配置与故障排查
坏账与封号高不确定上游账号封禁、额度冻结、资金损失
开发维护中新模型、新接口、新工具持续适配

健康利润模型：

模式可能毛利
官方/正规渠道进货5%-15%
稳定折扣渠道或量大采购10%-30%
企业私有化项目40%-70%
纯低价零售表面流水高，净利可能很薄

8. 风险分析

风险严重度说明
上游封禁或限流很高主渠道断掉会导致用户立即流失
法律与合规很高面向公众提供生成式 AI 服务可能涉及备案与合规要求
数据安全高prompt、代码、密钥、日志都可能敏感
价格战高开源系统让复制成本很低
用户信任高行业小站多，用户担心跑路和余额安全
支付与退款中高盗刷、拒付、恶意退款会侵蚀利润
大厂下场中高官方支付便利、云厂商代理改善后，中转价值会被压缩
模型协议变化中Responses API、Claude Messages、图像、音频、工具调用都要持续适配
滥用风控中高色情、诈骗、攻击代码、批量垃圾内容可能引发上游风控

特别需要注意的是，One API/New API 等项目本身也提示不得向中国公众提供未备案的生成式 AI 服务。中转站如果面向公众大规模开放，合规风险不能忽略。

9. 现在介入的关键判断

9.1 不建议做的路线

不建议做单纯低价大杂烩站：

  1. 技术没有壁垒。
  2. 用户忠诚度低。
  3. 同质化严重。
  4. 价格战会压低利润。
  5. 上游不稳定时很难留住用户。
  6. 低价来源不透明会伤害长期品牌。

9.2 推荐路线一：AI 编程工具中转入口

定位：Claude Code/Codex/Cursor/Cline/RooCode 的稳定 API 入口。

核心功能：

  1. 一键生成 Claude Code/Codex 配置。
  2. 模型映射和推荐。
  3. 上下文长度、价格、速度清晰展示。
  4. 失败自动切换。
  5. 工具专用状态页。
  6. 配置教程和客服支持。
  7. 高消耗用户套餐。

优势：

  1. 用户消耗高。
  2. 复购强。
  3. 用户愿意为稳定付费。
  4. 容易通过教程、社群、GitHub、开发者内容获客。

挑战：

  1. 工具热度变化快。
  2. 用户技术水平高，容忍故障低。
  3. 对 Claude、OpenAI、Gemini 等上游稳定性要求高。

9.3 推荐路线二：企业 AI Gateway

定位：给中小企业和研发团队做统一 AI API 管理。

核心功能：

  1. 多模型统一入口。
  2. 团队成员 Key 管理。
  3. 项目预算和限额。
  4. 用量报表。
  5. 日志脱敏。
  6. 失败重试和 fallback。
  7. 私有化部署。
  8. 发票、合同、SLA。

优势：

  1. 客单价高。
  2. 毛利更好。
  3. 用户生命周期更长。
  4. 不必陷入极端价格战。

挑战：

  1. 销售周期长。
  2. 交付和运维重。
  3. 对安全、合规、稳定性要求高。

9.4 推荐路线三：New API/LiteLLM 托管服务

定位：帮团队搭建、维护、监控自己的 AI API 网关。

收入方式：

  1. 部署费。
  2. 月度运维费。
  3. 上游通道服务费。
  4. 定制开发费。

适合资源：

  1. 有技术交付能力。
  2. 有企业客户资源。
  3. 能做长期运维。

10. 最小可行方案

第一阶段：2-4 周

目标：验证真实付费需求。

动作：

  1. 用 New API 或 LiteLLM 搭建底座。
  2. 接入 3-5 个稳定上游：OpenAI、Claude、Gemini、DeepSeek、Qwen。
  3. 完成充值、API Key、用量统计、模型价格页。
  4. 重点适配 Claude Code、Codex、Cursor。
  5. 建立状态页和故障公告。
  6. 邀请制开放 50-100 个真实开发者用户。

关键指标：

指标目标
首批真实充值用户50+
7 日复购率20%+
日故障投诉率低于 5%
毛利率10%+
客服问题可文档化比例60%+

第二阶段：1-3 个月

目标：从“能用”变成“稳定可信”。

动作：

  1. 增加多上游 failover。
  2. 建立余额风控和异常用量告警。
  3. 做工具配置自动生成器。
  4. 做价格透明页和模型可用性看板。
  5. 建立教程、社群、用户反馈闭环。
  6. 找 3-5 个小团队试企业版。

关键指标：

指标目标
月流水3 万-10 万元
净毛利10%-20%
月留存30%+
团队客户3+
单点上游依赖低于 50%

第三阶段：3-6 个月

目标：升级为可持续业务。

动作：

  1. 推出企业版和私有化部署。
  2. 增加 BYOK 模式。
  3. 完成发票、合同、SLA。
  4. 建立上游议价能力。
  5. 做渠道代理，但控制风险。
  6. 将零售用户转化为团队客户。

关键指标：

指标目标
月流水10 万-50 万元
企业客户10+
净利润率10%-25%
单客户月均消耗持续增长
客服工单自动化率50%+

11. 产品功能清单

11.1 基础版必须有

  1. 用户注册登录。
  2. 余额充值。
  3. API Key 生成。
  4. 模型列表。
  5. 模型价格。
  6. 调用日志。
  7. 余额扣费记录。
  8. 支持 OpenAI 兼容接口。
  9. 支持 Claude/Gemini/DeepSeek/Qwen 等主流模型。
  10. 基础限流。
  11. 状态页。
  12. 用户公告。

11.2 进阶版应该有

  1. 多上游负载均衡。
  2. 自动 fallback。
  3. 请求重试。
  4. Key 级别限额。
  5. 项目级别预算。
  6. 失败率监控。
  7. 模型测速。
  8. 成本报表。
  9. 异常用量告警。
  10. 工具配置生成器。
  11. Claude Code/Codex/Cursor 专用教程。
  12. 退款和争议处理流程。

11.3 企业版值得做

  1. 多成员管理。
  2. 组织空间。
  3. 项目分账。
  4. 日志脱敏。
  5. 敏感词和安全策略。
  6. 私有化部署。
  7. 单点登录。
  8. 审计日志。
  9. 发票合同。
  10. SLA。
  11. 专属上游通道。
  12. 专属技术支持。

12. 定价建议

12.1 零售 API 充值

不建议极端低价。建议做三档：

档位定位策略
普通价小额用户稳定透明，毛利 15%-25%
高消耗价AI 编程重度用户充值越多折扣越高，毛利 8%-15%
团队价小团队月结、发票、额度管理，毛利 15%-30%

12.2 企业版

套餐价格建议适用对象
托管基础版999-2999 元/月小团队
托管专业版3000-9999 元/月中型研发团队
私有化部署2 万-10 万元起企业客户
定制运维3000-30000 元/月高消耗客户

实际价格要根据上游成本、客户规模、SLA 和交付范围调整。

13. 获客方式

优先做低成本、强意图获客。

渠道适合程度说明
Claude Code/Codex 教程高搜索意图强，用户付费能力高
GitHub README/开源工具高开发者信任度高
技术社群高能快速获得种子用户
B 站/小红书教程中适合配置教学，但用户质量分化
SEO 关键词高“Claude Code API 中转”“Codex API Key”“Cursor 中转”等
导航站收录中可以带来比价用户
企业销售高慢，但价值高
代理返佣中低容易引入低质量流量和风控问题

内容关键词建议：

  1. Claude Code API 中转。
  2. Codex API Key 配置。
  3. Cursor API Base URL。
  4. Cline Claude API 配置。
  5. OpenAI 兼容接口。
  6. Gemini API 国内访问。
  7. DeepSeek API 聚合。
  8. AI 编程工具 API 推荐。
  9. LLM Gateway 私有化部署。
  10. 企业 AI API 管理平台。

14. 关键成功因素

  1. 上游稳定性优先于价格。
  2. 价格透明优先于短期低价。
  3. 优先服务高消耗开发者，而不是低价值薅羊毛用户。
  4. 状态页和故障沟通要及时。
  5. 客服问题要沉淀成教程和自动配置工具。
  6. 不要过度依赖单一上游。
  7. 尽快从零售充值升级到团队和企业服务。
  8. 控制合规风险，不碰明显黑灰来源。
  9. 建立品牌信任，比多接几个模型更重要。
  10. 做垂直场景，不做泛泛大而全。

15. 最终建议

这个市场未来 2-3 年仍然有潜力，因为 AI API 消耗会继续增长，模型数量会继续增加，开发者和企业会需要统一入口、成本治理、稳定路由和团队管理。

但“Token 中转站”这个词本身会越来越低端。真正值钱的方向是：

  1. AI Gateway。
  2. 模型路由。
  3. 成本治理。
  4. 企业接入。
  5. 开发者工具入口。
  6. 私有化部署。

如果现在介入，推荐路径是：

第一步，用 Claude Code/Codex/Cursor 等 AI 编程工具用户起盘。 第二步，靠稳定性、教程和客服形成口碑。 第三步，转向团队版、企业版、私有化部署。 第四步，把“卖 token”升级为“AI API 基础设施服务”。

最不推荐的路径是：单纯复制低价中转站，靠便宜获客，依赖不明来源额度。这种方式短期可能有流水，但长期不稳，风险和售后压力都很高。

综合结论：

可以做，但不能只做中转。

要从“卖 API 余额”升级为“给开发者和企业提供稳定、可治理、可持续的 AI API 网关”。

16. 参考资料

  1. Grand View Research, AI API Market Size & Trends

https://www.grandviewresearch.com/industry-analysis/ai-api-market-report

  1. Global Growth Insights, API Gateway Market

https://www.globalgrowthinsights.com/market-reports/api-gateway-market-116324

  1. OpenRouter 官网

https://openrouter.ai/

  1. WSJ, OpenRouter financing report

https://www.wsj.com/articles/openrouter-a-marketplace-for-ai-models-raises-40-million-168073de

  1. LiteLLM GitHub

https://github.com/BerriAI/litellm

  1. One API GitHub

https://github.com/songquanpeng/one-api

  1. New API Docker Hub

https://hub.docker.com/r/calciumion/new-api